BAGEL – 开源多模态AI的全能选手

BAGEL是什么

BAGEL是由字节跳动Seed团队开发的一款开源多模态基础模型，旨在实现文本、图像和视频的统一理解和生成。它拥有14亿总参数和7亿活跃参数，基于混合变换器专家（MoT）架构，通过大规模交错多模态数据预训练，展现出卓越的性能。

核心功能

BAGEL的核心功能覆盖了多模态领域的多个方面：

• 图像与文本融合理解：能够深入理解图像和文本之间的关系。
• 文本到图像生成：根据文本描述生成高质量图像。
• 图像编辑与修改：支持自由形式的图像编辑，如风格迁移、对象移除等。
• 视频帧预测：基于视频前几帧预测后续帧内容。
• 三维场景理解与操作：支持3D空间导航和场景操作。
• 跨模态检索：实现文本与图像、视频之间的检索。
• 多模态融合任务：将不同模态数据进行有效融合。

技术原理

BAGEL的技术核心在于其混合变换器专家（MoT）架构，包含两个独立编码器：一个处理图像的像素级特征，另一个专注于语义级特征。此外，模型通过“下一个标记组预测”范式进行训练，使用数万亿标记的交错多模态数据。这种架构和训练方式使其在复杂任务中展现出强大的推理和组合能力。

支持平台

BAGEL支持多种平台，包括但不限于：

• Hugging Face：模型权重可在Hugging Face上获取。
• GitHub：完整的源代码已开源。
• 本地部署：支持在单张A100 GPU上运行。

团队介绍

BAGEL由字节跳动Seed团队开发，该团队致力于推动多模态AI技术的发展，并通过开源的方式与社区分享研究成果。团队成员在多模态领域拥有深厚的技术背景和丰富的研究经验。

项目资源

• 官网：https://seed.bytedance.com/bagel
• 源码：https://github.com/bytedance-seed/BAGEL
• 模型权重：https://huggingface.co/ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT

业务场景

BAGEL在多个业务场景中展现出广泛的应用潜力：

• 内容创作：可用于生成高质量图像和视频，提升创作效率。
• 教育与科研：支持生成学术报告和解析复杂文献。
• 图像编辑：适用于广告设计和影视后期制作。
• 智能助手：通过多轮对话和推理，提供场景化建议。